Dans l’ensemble de l’industrie, les assureurs subissent d’énormes pressions pour offrir une expérience numérique transparente à leur clientèle tout en automatisant les processus, en modernisant les systèmes existants et en réduisant les coûts. L’intelligence artificielle (IA) est présentée comme une solution miracle, une technologie perturbatrice qui contribuera à atténuer ces pressions tout en améliorant l’expérience numérique des clients.
Il est vrai que l’IA a un énorme potentiel d’automatisation. Par exemple, les assistants virtuels prennent en charge la souscription, l’analyse de sentiments stimule la gestion des clients potentiels et les experts virtuels gèrent les données sur les réclamations. De plus, l’IA générative, l’apprentissage machine et les grands modèles de langage modifient la façon dont les clients répondent à leurs besoins en matière d’assurance. Bien que l’IA offre d’importantes possibilités d’innovation et de transformation, une mise en œuvre réussie exige un engagement sérieux de la part des dirigeants ainsi qu’un investissement considérable dans la planification stratégique.
Selon l’étude La voix de nos clients CGI 2023, l’IA et l’apprentissage machine constituent les principaux domaines d’innovation au cours des trois prochaines années, tant dans le secteur de l’assurance dommages que dans celui de l’assurance vie et des régimes de retraite. Parallèlement, toutefois, la transformation axée sur l’IA dans le secteur de l’assurance s’accompagne de plusieurs défis, dont l’hésitation face à l’innovation, les cloisonnements des données, les contraintes litées à la conformité réglementaire et aux technologies existantes, ainsi que les préoccupations en matière de protection des renseignements personnels. Pour en savoir plus, lisez cet article du magazine Forbes : L’évolution de l’assurance dans un monde axé sur l’IA (en anglais seulement). Un effort continu est requis pour surmonter ces défis, et votre entreprise dispose de quatre stratégies pour gérer et accélérer son investissement dans une transformation axée sur l’IA.
1. Réaliser une étude de faisabilité
Une analyse approfondie des systèmes existants peut vous aider à cerner les lacunes et les aspects à améliorer. Une analyse minutieuse des répercussions techniques, économiques, opérationnelles et juridiques de l’IA favorise une prise de décision éclairée et des attentes réalistes en matière de rendement du capital investi. Dans le cadre de votre étude de faisabilité, évaluez de façon honnête l’engagement de la direction à mettre en œuvre des processus et des technologies d’IA au sein de votre organisation. La réussite de la mise en œuvre dépend de la mobilisation de la haute direction et d’une vision globale qui s’étend au-delà de la technologie, ainsi que de l’approche de votre organisation en matière d’utilisation responsable de l’IA.
2. Évaluer l’architecture
L’intégration efficace de l’IA aux systèmes existants constitue un défi pour l’ensemble de l’industrie. Les solutions d’IA nécessitent une compatibilité et une interaction harmonieuse avec votre architecture et vos plateformes existantes. Toutefois, de nombreux systèmes existants ne sont pas conçus pour accueillir les capacités de l’IA. Le fait de prendre les mesures suivantes au début du processus de planification stratégique peut vous aider à vous assurer que vos systèmes existants sont compatibles avec les technologies d’IA émergentes.
- Effectuer une analyse de compatibilité – Évaluez la compatibilité de vos systèmes existants avec l’IA et ciblez les zones potentielles de conflit et d’incompatibilité.
- Améliorer la qualité des données – Puisqu’une intégration efficace de l’IA repose sur des données de grande qualité, améliorez la qualité des données dans vos systèmes existants en instaurant des mécanismes de gouvernance des données.
- Mettre en œuvre des intergiciels d’IA – Les intergiciels d’IA servent d’intermédiaire entre les systèmes d’IA et les systèmes existants, ce qui facilite une communication transparente.
- Mettre en œuvre des API et des microservices – Assurez-vous que des interfaces de programmation d’applications (API) et des microservices sont en place pour permettre aux systèmes d’IA d’interagir efficacement avec les systèmes existants. CGI Precision Marketplace, par exemple, est un marché d’API dont peuvent tirer parti les compagnies d’assurances pour acquérir des données et des algorithmes de différentes sources qui peuvent ensuite être appliquées aux processus d’affaires au moyen d’une API.
- Concevoir une architecture évolutive – Créez une architecture cible qui peut être mise à l’échelle pour s’adapter aux technologies d’IA tout en étant alignée à votre vision globale en matière d’IA.
3. Évaluer l’état de préparation à une transition vers le nuage
La transition vers le nuage est essentielle à la transformation axée sur l’IA. Il est donc essentiel d’évaluer votre état de préparation à cette transition et d’assurer une migration harmonieuse. Considérez les recommandations suivantes.
- Tirer parti des services d’IA en nuage – Pour simplifier l’intégration et réduire le besoin de mises à niveau d’équipements sur place, privilégiez des services et des plateformes d’IA en nuage qui peuvent interagir avec vos systèmes existants au moyen d’API.
- Explorer l’IA en tant que service (IAaaS) – Examiner les solutions d’IAaaS offertes par les fournisseurs de services infonuagiques qui peuvent être facilement intégrées aux systèmes existants tout en respectant vos exigences et normes en matière de sécurité et de protection des données personnelles.
- Envisager l’intégration infonuagique – Diverses plateformes infonuagiques sur le marché hébergent et mettent à l’échelle les charges de travail liées à l’IA, en plus d’offrir des outils et des services d’IA.
4. Élaborer une stratégie de gestion du changement
Une transformation réussie ne repose pas que sur la technologie et exige un changement de culture au sein de l’organisation. Puisque la résistance au changement nuit à la mise en œuvre de l’IA, nous recommandons d’investir dans les trois domaines suivants.
- Approche exhaustive de gestion du changement – Adoptez une approche exhaustive de gestion du changement qui favorise l’agilité, l’adaptabilité et l’innovation dans l’ensemble de l’organisation.
- Amélioration des compétences – Investissez dans l’amélioration des compétences de vos équipes de TI afin qu’elles puissent gérer et exploiter efficacement les systèmes nouvellement modernisés.
- Modèles de gestion du changement – Synthétisez les modèles de gestion du changement pour favoriser une transition harmonieuse et obtenir l’adhésion des employés.
Aider nos clients du secteur de l’assurance à exploiter le potentiel de l’IA
Il ne fait aucun doute qu’au cours des prochaines années, l’IA et l’apprentissage machine transformeront l’expérience client et les processus du guichet et de l’arrière-guichet, en plus d’être intégrées à toutes les activités du secteur de l’assurance. Des investissements considérables dans l’évaluation de l’état de préparation et la gestion du changement sont requis afin de veiller à la réussite d’un assureur au sein de cet écosystème en évolution.
Notre étude technique intitulée « Assurance axée sur les données : la voie vers un avantage stratégique » propose des meilleures pratiques pour optimiser la stratégie d’assurance axée sur les données de votre organisation en vue d’une mise en œuvre réussie de l’IA. Téléchargez cette étude pour en savoir plus et n’hésitez pas à communiquez avec moi pour découvrir comment nous pouvons soutenir la transformation numérique et axée sur l’intelligence artificielle de votre organisation à toutes les étapes, de la planification à la mise en œuvre, en passant par l’évolution continue et les services en mode délégué.
